基于图像工程的网上阅卷系统的研究与设计
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第13-14页 |
| ·网上阅卷的研究与发展现状 | 第14-15页 |
| ·课题工作介绍 | 第15-17页 |
| ·课题的创新与章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 图像采集与预处理 | 第18-27页 |
| ·图像工程概述 | 第18-19页 |
| ·网上阅卷数据源子系统的处理流程 | 第19页 |
| ·答卷图像的采集与存储 | 第19-21页 |
| ·答卷图像的预处理 | 第21-24页 |
| ·答卷图像的质量增强 | 第21-22页 |
| ·答卷图像的倾斜矫正 | 第22-24页 |
| ·答卷图像的压缩 | 第24-27页 |
| 第三章 图像特征检测与分割 | 第27-37页 |
| ·图像性质分析 | 第27页 |
| ·常见的图像分割方法 | 第27-28页 |
| ·答卷图像的ROI检测与分割流程 | 第28-29页 |
| ·粗分割 | 第29-32页 |
| ·基于小波变换的边缘检测 | 第29-31页 |
| ·粗定位 | 第31-32页 |
| ·细分割 | 第32-34页 |
| ·最佳分割阈值 | 第32-33页 |
| ·形态学处理及定位 | 第33-34页 |
| ·算法实现与测试结果 | 第34-37页 |
| 第四章 图像分析 | 第37-56页 |
| ·OMR工作原理与性能分析 | 第37页 |
| ·常见识别算法介绍 | 第37-39页 |
| ·平均灰度值特征提取法 | 第38页 |
| ·模板匹配法 | 第38-39页 |
| ·改进的灰度值特征提取法方案一 | 第39-41页 |
| ·答卷图像的二值化 | 第39-41页 |
| ·特征提取 | 第41页 |
| ·改进的灰度值特征提取法方案二 | 第41-44页 |
| ·算法介绍 | 第41-43页 |
| ·阈值检测与分析 | 第43-44页 |
| ·新的基于SIFT的答卷图像分析方法 | 第44-49页 |
| ·尺度空间极值点的检测 | 第45-46页 |
| ·关键点的定位 | 第46-47页 |
| ·关键点方向的确定 | 第47-48页 |
| ·特征描述子的生成及图像测试 | 第48-49页 |
| ·新的基于形状特征的答卷图像分析方法 | 第49-53页 |
| ·算法的提出 | 第49-50页 |
| ·矩形逼近 | 第50页 |
| ·傅立叶描述子 | 第50-53页 |
| ·基于统计决策的字符识别方法 | 第53-56页 |
| ·流程介绍 | 第53页 |
| ·主要方法 | 第53-56页 |
| 第五章 网上阅卷系统的网络开发技术探讨 | 第56-61页 |
| ·网络评阅的误差控制原则 | 第56-57页 |
| ·Web服务技术 | 第57-61页 |
| ·Web服务的关键技术 | 第57-58页 |
| ·Web服务的体系架构 | 第58-59页 |
| ·Web服务的技术优势与发展前景 | 第59-61页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第61-70页 |
| ·工作环境及相关介绍 | 第61-62页 |
| ·数据源模块的设计 | 第62-68页 |
| ·设计框架 | 第62-63页 |
| ·设计原则 | 第63-64页 |
| ·界面设计 | 第64-66页 |
| ·数据存储 | 第66-68页 |
| ·性能测试 | 第68-70页 |
| 第七章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·论文总结 | 第70-71页 |
| ·进一步的研究工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |
